机器学习科学家分享技术写作艺术

Eugene Yan与技术写作的艺术

Eugene Yan是某中心的应用科学家，但他更以其个人网站上的技术内容而闻名。他在网站上涵盖了机器学习系统、数据科学方法论、应对冒名顶替综合症以及构建数据科学团队等专业和技术主题。

从心理学到数据科学的职业转型

Yan在新加坡管理大学学习心理学，最初对人类感知和行为充满好奇。毕业后他加入新加坡政府担任政策分析师，但很快开始怀念处理数据和数字的工作。基于本科研究期间对数据科学的初步了解，他于2013年成功转入IBM担任数据科学职位，随后先后在东南亚电商平台Lazada和医疗保健初创公司UCARE.AI担任数据科学角色。

技术写作的起步与发展

在向数据科学转型的早期，Yan开始采访导师寻求建议。大多数导师都强调沟通技能的重要性，特别是在职业晋升过程中。虽然最初对此表示怀疑，但他决定尝试提升写作能力。

他首先在WordPress网站上发布文章，在2020年创建了个人网站eugeneyan.com，开始撰写更通用的机器学习和职业内容。他的文章如《不受欢迎的观点——数据科学家应该更端到端》在Twitter上获得超过500个点赞，一篇关于笔记技巧的文章在一天内获得35,000次独立浏览。

写作理念的演变

Yan曾短暂尝试维持高社交参与度，撰写迎合大众口味的内容以获取点击量，但很快发现这种方式无法带来满足感。现在他将写作重点放在自己希望学习的技术主题上，目标读者是他希望成为朋友或同事的人群。

"现在我可能读者更少，因为我选择了更多技术主题，但这些读者会评论、提出异议并给我发邮件。每条评论和真实的关系都比10,000个点赞更有价值，"他表示。

技术写作在工作中的价值

Yan提升沟通和写作能力的决定在某中心特别有价值。"某中心的写作文化非常严谨，"他说。

某中心的工作方法从个人或团队想象产品或服务准备发布开始。第一步是起草新闻稿，宣布产品的可用性并解释其重要性。此外，会议通常以参与者阅读关于会议主题的六页文档开始讨论。

"我编写的文档数量与编写的代码一样多，"Yan说。最近他收到反馈，称他的设计文档易于理解，清晰列出了读者需要知道的所有内容。通过这种方式，他的写作技能补充了设计和机器学习技能。他还创建了新网站Applying ML，其中包含对机器学习实践者的采访。

给技术写作者的建议

Yan经常被有抱负的作家询问如何提高写作技能。他提供的第一条建议是为自己写作——你想学习和澄清什么？——而不是为了社交参与。第二条建议是"只管写"。他说，找出你的定位和受众的最佳方法就是开始动手练习。可能在写了十几篇或几十篇文章后，你会找到自己的声音，确定想写的内容，或者发现什么最能引起读者共鸣。

"如果你从不开始写作，你怎么会知道？就像某机构的座右铭’Step by step, ferociously’。找到自己的声音和定位不会一夜之间发生——你必须写作并分享你的工作，"他说。“所以就从某个地方开始，任何地方都可以，然后继续写作。”
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